package top100.dynamic;

/**
 * @Author ZhangCuirong
 * @Date 2025/7/22 11:17
 * @description: 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
 * <p>
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * <p>
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
 * text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
 */
public class Solution1143 {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int[][] dp = new int[text1.length()][text2.length()];
        //长度为[0, i]的字符串text1与长度为[0, j]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]
        //和公共子数组定位有本质区别，一个是定义结尾一个只限制长度
        for (int i = 0; i < text1.length(); i++) {
            String subStr = text1.substring(0, i + 1);
            if (subStr.contains(String.valueOf(text2.charAt(0)))) {
                dp[i][0] = 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < text2.length(); i++) {
            String subStr = text2.substring(0, i + 1);
            if (subStr.contains(String.valueOf(text1.charAt(0)))) {
                dp[0][i] = 1;
            }
        }
        for (int i = 1; i < text1.length(); i++) {
            for (int j = 1; j < text2.length(); j++) {
                if (text1.charAt(i) == text2.charAt(j)) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - 1][j - 1] + 1);
                }
                dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - 1][j]);
                dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i][j - 1]);
            }

        }
        return dp[text1.length() - 1][text2.length() - 1];
    }

    public static void main(String[] args) {
        Solution1143 s = new Solution1143();
        String text1 = "abcde";
        String text2 = "ace";
        int res = s.longestCommonSubsequence(text1, text2);
        System.out.println(res);

    }

}
